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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제35권 제1호
발행연도
2008.1
수록면
41 - 49 (9page)

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지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하여 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 그런데, 지문의 고유성으로 인해 전역특징이 다양하게 분포함에도 불구하고, 기존의 지문분류 방법들은 모든 지문에 대해 고정된 영역으로부터 비적응적으로 전역특징을 추출하였다. 본 논문에서는 다양한 지문을 효과적으로 분류하기 위해 각 지문에 적응적으로 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 이는 각 지문의 융선 방향의 변화량을 계산하여 적응적으로 특징영역을 탐색한 후, 특징영역내의 융선 방향 값을 특징벡터로 추출하고 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 이용해 분류한다. 본 논문에서는 NIST4 데이타베이스를 이용하여 실험을 수행하였다. 그 결과 5클래스 분류에 대해 90.3%, 4클래스 분류에 대해 93.7%의 분류성능을 얻었으며, 비적응적으로 추출한 특징벡터와의 비교실험을 통해 제안하는 적응적 특징추출방법의 유용성을 입증하였다.
#지문분류 #적응적 특징추출 #융선 방향 변화량 #지지벡터기계 #Fingerprint classification #Adaptive feature extraction #Variations of ridge directions #Support vector machines

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경연구
3. 적응적 특징추출
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
D. Maltoni , 2005 , Handbook of Fingerprint Recognition , Springer google schola K. Karu , 1996 , Fingerprint classification , Pattern Recognition 29 (3) : 389 ~ 404 google schola R. Cappelli , 1999 , Fingerprint classification by directional image partitioning , IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 21 (5) : 402 ~ 421 google schola J.-H. Chang , 2002 , A new model for fingerprint classification by ridge distribution sequences , Pattern Recognition 35 (6) : 11209 ~ 1223 google schola A. K. Jain , 1999 , A multichannel approach to fingerprint classifica-tion , IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 21 (4) : 348 ~ 359 google schola

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